Causal effect on the number of life years lost due to a specific event: Average treatment effect and variable importance
特定事件导致寿命损失年数的因果效应：平均处理效应与变量重要性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确提出竞争风险结果的平均及条件平均因果处理效应，并研究其识别和估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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特定事件导致寿命损失年数的因果效应：平均处理效应与变量重要性
- 研究问题
- 在竞争风险背景下，如何以特定事件导致的寿命损失年数定义处理效应，并刻画效应异质性及相关变量的重要性？
- 方法与思路
- 作者给出平均与条件平均处理效应的识别假设，构造平均效应及条件效应部分线性投影的半参数估计，并用机器学习估计干扰参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计器具有渐近正态性和效率，给出相应条件，并通过模拟及丹麦登记数据中的抗抑郁药研究展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对竞争风险下寿命损失目标的定义、识别和随访处理条件，以及部分线性投影如何对应变量重要性与推断目标。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审和期刊接收未经核实。摘要未列出识别及速率条件，也未给出用药效果，不能从应用描述判断药物优劣。
原文摘要
Competing risk is a common phenomenon when dealing with time-to-event outcomes in biostatistical applications. An attractive estimand in this setting is the "number of life-years lost due to a specific cause of death", Andersen et al. (2013). It provides a direct interpretation on the time-scale on which the data is observed. In this paper, we introduce the causal effect on the number of life years lost due to a specific event, and we give assumptions under which the average treatment effect (ATE) and the conditional average treatment effect (CATE) are identified from the observed data. Semiparametric estimators for ATE and a partially linear projection of CATE, serving as a variable importance measure, are proposed. These estimators leverage machine learning for nuisance parameters and are model-agnostic, asymptotically normal, and efficient. We give conditions under which the estimators are asymptotically normal, and their performance are investigated in a simulation study. Lastly, the methods are implemented in a study concerning the response to different antidepressants using data from the Danish national registers.